An Initial Intercomparison of Atmospheric and Oceanic Climatology for the ICE-5G and ICE-4G Models of LGM Paleotopography
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper investigates the impact of the new ICE-5G paleotopography dataset for Last Glacial Maximum (LGM) conditions on a coupled model simulation of the thermal and dynamical state of the glacial atmosphere and on both land surface and sea surface conditions. The study is based upon coupled climate simulations performed with the ocean–atmosphere–sea ice model of intermediate-complexity Climate de Bilt-coupled large-scale ice–ocean (ECBilt-Clio) model. Four simulations focusing on the Last Glacial Maximum [21 000 calendar years before present (BP)] have been analyzed: a first simulation (LGM-4G) that employed the original ICE-4G ice sheet topography and albedo, and a second simulation (LGM-5G) that employed the newly constructed ice sheet topography, denoted ICE-5G, and its respective albedo. Intercomparison of the results obtained in these experiments demonstrates that the LGM-5G simulation delivers significantly enhanced cooling over Canada compared to the LGM-4G simulation whereas positive temperature anomalies are simulated over southern North America and the northern Atlantic. Moreover, introduction of the ICE-5G topography is shown to lead to a deceleration of the subtropical westerlies and to the development of an intensified ridge over North America, which has a profound effect upon the hydrological cycle. Additionally, two flat ice sheet experiments were carried out to investigate the impact of the ice sheet albedo on global climate. By comparing these experiments with the full LGM simulations, it becomes evident that the climate anomalies between LGM-5G and LGM-4G are mainly driven by changes of the earth’s topography.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».